常量

NumPy包括几个常量：

numpy.Inf
IEEE 754 浮点表示（正）无穷大。
使用 inf 是因为 Inf，Infinity，PINF 和 infty 是 inf 的别名。有关更多详细信息，请参阅 inf 。
另见
inf
numpy.Infinity
IEEE 754 浮点表示（正）无穷大。
使用 inf 是因为 Inf，Infinity，PINF 和 infty 是 inf 的别名。有关更多详细信息，请参阅 inf。
另见
inf
numpy.NAN
IEEE 754 浮点表示非数字（NaN）。
NaN 和 NAN 是 nan 的等价定义。请使用 nan 而不是 NAN。
另见
nan
numpy.NINF
IEEE 754 浮点表示负无穷大。
返回
y : float (负无穷大的浮点表示)
另见
isinf : 显示哪些元素为正或负无穷大
isposinf : 显示哪些元素是正无穷大
isneginf : 显示哪些元素为负无穷大
isnan : 显示哪些元素不是数字
isfinite : 显示哪些元素是有限的（不是非数字，正无穷大和负无穷大中的一个）
注意
NumPy使用IEEE二进制浮点算法标准（IEEE 754）。这意味着Not a Number不等于无穷大。此外，正无穷大不等于负无穷大。但无穷大相当于正无穷大。
例子：
python
```
>>> np.NINF
-inf
>>> np.log(0)
-inf
```
numpy.NZERO
IEEE 754 浮点表示负零。
返回
y : float A (负零点的浮点表示)
另见
PZERO : 定义正零。
isinf : 显示哪些元素为正或负无穷大。
isposinf : 显示哪些元素是正无穷大。
isneginf : 显示哪些元素为负无穷大。
isnan : 显示哪些元素不是数字。
isfinite : 显示哪些元素是有限的 - 不是（非数字，正无穷大和负无穷大）之一。
注意
NumPy使用IEEE二进制浮点算法标准（IEEE 754）。负零被认为是有限数。
例子：
python
```
>>> np.NZERO
-0.0
>>> np.PZERO
0.0
```
python
```
>>> np.isfinite([np.NZERO])
array([ True])
>>> np.isnan([np.NZERO])
array([False])
>>> np.isinf([np.NZERO])
array([False])
```
numpy.NaN
IEEE 754浮点表示非数字（NaN）。
NaN 和 NAN是 nan 的等价定义。请使用 nan 而不是 NaN。
另见
nan
numpy.PINF
IEEE 754 浮点表示（正）无穷大。
使用 inf 是因为 Inf，Infinity，PINF 和 infty 是 inf 的别名。有关更多详细信息，请参阅 inf 。
另见
inf
numpy.PZERO
IEEE 754浮点表示正零。
返回
y : float （正零的浮点表示。）
另见
NZERO : 定义负零。
isinf : 显示哪些元素为正或负无穷大。
isposinf : 显示哪些元素是正无穷大。
isneginf : 显示哪些元素为负无穷大。
isnan : 显示哪些元素不是数字。
isfinite : 显示哪些元素是有限的 - 不是（非数字，正无穷大和负无穷大）之一。
注意
NumPy使用IEEE二进制浮点算法标准（IEEE 754）。正零被认为是有限数。
例子：
python
```
>>> np.PZERO
0.0
>>> np.NZERO
-0.0
```
python
```
>>> np.isfinite([np.PZERO])
array([ True])
>>> np.isnan([np.PZERO])
array([False])
>>> np.isinf([np.PZERO])
array([False])
```
numpy.e
欧拉的常数，自然对数的基础，纳皮尔的常数。
e = 2.71828182845904523536028747135266249775724709369995...
另见
exp : 指数函数日志：自然对数
参考
https://en.wikipedia.org/wiki/E_%28mathematical_constant%29
numpy.euler_gamma
γ = 0.5772156649015328606065120900824024310421...
参考
https://en.wikipedia.org/wiki/Euler-Mascheroni_constant
numpy.inf
IEEE 754浮点表示（正）无穷大。
返回 y : float （正无穷大的浮点表示。）
另见
isinf : 显示哪些元素为正或负无穷大。
isposinf : 显示哪些元素是正无穷大。
isneginf : 显示哪些元素为负无穷大。
isnan : 显示哪些元素不是数字。
isfinite : 显示哪些元素是有限的（不是非数字，正无穷大和负无穷大中的一个）
注意
NumPy使用IEEE二进制浮点算法标准（IEEE 754）。这意味着Not a Number不等于无穷大。此外，正无穷大不等于负无穷大。但无穷大相当于正无穷大。
Inf, Infinity, PINF 和 infty 是 inf 的别名。
例子：
python
```
>>> np.inf
inf
>>> np.array([1]) / 0.
array([ Inf])
```
numpy.infty
IEEE 754浮点表示（正）无穷大。
使用 inf 是因为 Inf ，Infinity，PINF 和 infty 是 inf 的别名。有关更多详细信息，请参阅 inf。
另见
inf
numpy.nan
IEEE 754浮点表示非数字（NaN）。
返回 y : 非数字的浮点表示。
另见
isnan : 显示哪些元素不是数字。
isfinite : 显示哪些元素是有限的（不是非数字，正无穷大和负无穷大中的一个）
注意
NumPy使用IEEE二进制浮点算法标准（IEEE 754）。这意味着Not a Number不等于无穷大。
NaN 和 NAN 是 nan 的别名。
例子：
python
```
>>> np.nan
nan
>>> np.log(-1)
nan
>>> np.log([-1, 1, 2])
array([        NaN,  0.        ,  0.69314718])
```

numpy.newaxis

None的便捷别名，对索引数组很有用。

另见

numpy.doc.indexing

例子：

python

>>> newaxis is None
True
>>> x = np.arange(3)
>>> x
array([0, 1, 2])
>>> x[:, newaxis]
array([[0],
[1],
[2]])
>>> x[:, newaxis, newaxis]
array([[[0]],
[[1]],
[[2]]])
>>> x[:, newaxis] * x
array([[0, 0, 0],
[0, 1, 2],
[0, 2, 4]])

外积，与 outer(x, y) 相同：

python

>>> y = np.arange(3, 6)
>>> x[:, newaxis] * y
array([[ 0,  0,  0],
[ 3,  4,  5],
[ 6,  8, 10]])

x[newaxis, :] 相当于 x[newaxis] 和 x[None]：

python

>>> x[newaxis, :].shape
(1, 3)
>>> x[newaxis].shape
(1, 3)
>>> x[None].shape
(1, 3)
>>> x[:, newaxis].shape
(3, 1)

numpy.pi
pi = 3.1415926535897932384626433...
参考
https://en.wikipedia.org/wiki/Pi

常量 ​

常量